Keras 拟合在第一个 epoch 结束时冻结

我目前正在尝试使用 Keras 微调 VGG16 网络。

我开始对猫和狗的数据集进行一些调整。

然而，在当前的配置下，训练似乎在第一个时期被阻止

from keras import applications
from keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator
from keras import optimizers
from keras.models import Sequential, Model
from keras.layers import Dropout, Flatten, Dense


img_width, img_height = 224, 224

train_data_dir = 'data/train'
validation_data_dir = 'data/validation'
nb_train_samples = 2000
nb_validation_samples = 800
epochs = 50
batch_size = 20


model = applications.VGG16(weights='imagenet', include_top=False , input_shape=(224,224,3))
print('Model loaded.')


top_model = Sequential()
top_model.add(Flatten(input_shape=model.output_shape[1:]))
top_model.add(Dense(256, activation='relu',name='newlayer'))
top_model.add(Dropout(0.5))
top_model.add(Dense(2, activation='softmax'))


model = Model(inputs= model.input, outputs= top_model(model.output))


for layer in model.layers[:19]:
    layer.trainable = False


model.compile(loss='categorical_crossentropy',
              optimizer=optimizers.Adam(lr=0.0001),
              metrics=['accuracy'])

train_datagen = ImageDataGenerator(
    rescale=1. / 255,
    shear_range=0.2,
    zoom_range=0.2,
    horizontal_flip=True)

test_datagen = ImageDataGenerator(rescale=1. / 255)

train_generator = train_datagen.flow_from_directory(
    train_data_dir,
    target_size=(img_height, img_width),
    batch_size=batch_size,
    shuffle=True,
    class_mode='categorical')

validation_generator = test_datagen.flow_from_directory(
    validation_data_dir,
    target_size=(img_height, img_width),
    batch_size=batch_size,
    class_mode='categorical')


model.fit_generator(
    train_generator,
    steps_per_epoch=nb_train_samples// batch_size,
    epochs=epochs,
    validation_data=validation_generator,
    validation_steps=nb_validation_samples)

最后输出：

纪元 1/50 99/100 [==============================>.] - ETA: 0s - 损失: 0.5174 - 加速器：0.7581

我错过了什么吗？

Shuffle

就我而言，我正在调用 fit(...)shuffle='batch'。从参数中删除此参数解决了问题。 （我认为这是一个 TensorFlow bug，但我没有深入研究它。）

验证

另一个考虑因素是验证是在纪元结束时执行的...如果您的验证数据没有被批量处理，特别是如果您正在填充数据，那么您可能会对比训练批次大得多的数据执行验证size 填充到验证数据的最大样本长度。这可能是内存不足的问题。